• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.195-208
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• 2009

A conventional single design optimality criterion has been used to select an efficient experimental design. But, since an experimental design is constructed with respect to an optimality criterion pre specified by investigators, an experimental design obtained from one optimality criterion which is superior to other designs may perform poorly when the design is evaluated by another optimality criterion. In other words, none of these is entirely satisfactory and even there is no guarantee that a design which is constructed from using a certain design optimality criterion is also optimal to the other design optimality criteria. Thus, it is necessary to develop certain special types of experimental designs that satisfy multiple design optimality criteria simultaneously because these multi-optimal designs (MODs) reflect the needs of the experimenters more adequately. In this article, we present a heuristic approach to construct second-order response surface designs which are more flexible and potentially very useful than the designs generated from a single design optimality criterion in many real experimental situations when several competing design optimality criteria are of interest. In this paper, over cuboidal design region for $3\;{\leq}\;k\;{\leq}\;5$ variables, we construct multi-optimal designs (MODs) that might moderately satisfy two famous alphabetic design optimality criteria, G- and IV-optimality criteria using a GA which considers a certain amount of randomness. The minimum, average and maximum scaled prediction variances for the generated response surface designs are provided. Based on the average and maximum scaled prediction variances for k = 3, 4 and 5 design variables, the MODs from a genetic algorithm (GA) have better statistical property than does the theoretically optimal designs and the MODs are more flexible and useful than single-criterion optimal designs.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권11호
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• pp.2883-2893
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• 1994

Use of computers in design is a trend in recent years. Mechanism design also uses computers extensively and the concept of optimal mechanism design is developed in many ways. Various authors presented methods based on sensitivity analysis but in these cases, the governing equation of the mechanism has to be derived and calculations become very complicated. In this papers, a method based on the least experimental plan is presented. To make a model of a mechanism, a general purpose mechanism analysis program is used. To obtain an optimal design of a mechanism, the relationship between design variables and the objective function is represented as the nonlinear equation. Optimal design variables are found by solving this derived equation and its result is verified. An example is presented to show the effectiveness of this method.

• 품질경영학회지
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• 제15권2호
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• pp.69-73
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• 1987

The aim of this study is to find out the optimal goods for the marketing research through analysing the factor effecting the marketing survey by using the experimental design method. The decisive effecting factors in relation with the marketing survey were investigated as follows; 1. A row effect (Ai; i = 1, 2, ... n) is the design sorts of woman-clothes bias. 2. A column effect (Bi; i = 1, 2, ... n) is the woman-consumer bias. In this paper the experimental design, execution and statistical analys is were conducted to find out the optimal goods for marketing research.

• 유공압시스템학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.24-32
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• 2009

For a design of on/off solenoid actuator for valve actuating, designer must have the experimental knowledge as well as general electromagnetic formulas to design object. It is possible for theoretical knowledge to do the out-line design, but it is impossible to optimal design without experimental knowledge which only can be achieved through many repeated experiments. In addition, in present on/off type solenoid actuator field, the smaller, lightening, lower consumption power, high response time are effected as the most important design factor. So, experimental knowledge is more needed for optimal design of solenoid actuator. In this study, we derived the governing equations for optimal design of on/off solenoid actuator for valve actuating and developed a design program composed electromagnetic theories and experimental parameter values for inexperienced designers. And we proved the propriety of this program by experiments.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권4호
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• pp.241-246
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• 2013

본 논문에서는 밀도법 기반 위상 최적설계를 통해 얻어진 수치 결과를 바탕으로 CAD 모델을 구성하고 이를 3차원 프린터로 제작하여 실험적으로 최적설계를 검증하였다. 위상 최적설계 과정에서는 체커보드(Checkerboard) 현상이나 잔가지가 종종 나타나는데, 이는 최적설계 구조물을 실제로 제작함에 있어서 어려움을 준다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 민감도 필터링과 모폴로지 기법을 사용하였다. 엄밀한 검증을 위하여 수치 모델과 실험 모델의 부피율을 일치시켰다. 위상 최적설계를 포함한 다양한 설계에 대하여 실험을 통해 비교하여 최적설계 구조물이 가장 높은 강성을 가지고 있음을 확인하였으며 컴플라이언스에 대한 실험결과는 수치해석 값과 잘 일치함을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권5호
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• pp.345-352
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• 2014

본 논문에서는 아이소-지오메트릭 형상 최적설계 기법에서 얻은 CAD 정보를 직접 활용하여, 3D 프린터를 활용한 실험적 검증을 위한 시편을 제작하였다. 유한요소법에서는 요소망에 내재하는 기하학적인 근사가 응답과 설계민감도 해석에서 정밀도 문제를 발생시킨다. 더욱이 유한요소 기반 형상 최적화 과정에서는 CAD와의 정보교환이 필수적이나 그 과정에서 최적설계 정보의 손실이 발생할 수 있다. 아이소-지오메트릭 기법은 CAD에서 사용된 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 사용하므로 법선벡터와 곡률과 같은 엄밀한 기하학적 정보를 응답해석과 설계민감도 해석에 사용할 수 있다. 또한 최적설계 과정에서 CAD와 정보교환 없이 복잡한 형상을 손쉽게 변경할 수 있다. 그러므로 최적의 설계의 재료량을 실험적 검증을 위한 시편제작에 엄밀하게 반영할 수 있다. 굽힘 하중을 받는 단순지지 구조물에 대한 최적설계 및 실험적 검증을 통해 최적형상이 초기 형상에 비해 더 큰 강성을 가지며 실험결과와 수치 해석결과가 매우 잘 일치함을 보였다. 또한 인장력을 받는 유공판에 대한 형상 최적설계를 수행하였으며, 비접촉식 3차원 변형 측정 장치를 이용하여 초기설계에 비해 최적설계에서 구멍주변에서의 응력집중 현상이 완화됨을 확인하였다. 따라서 수치적인 방법을 활용한 최적설계가 실제 구조물에 대한 실험에서도 유효함을 입증하였다고 할 수 있다. 또한, 아이소-지오메트릭 최적설계 방법론이 기존의 유한요소법에 비해서 최적설계 결과를 제작하여 활용하는데 있어서도 훨씬 효율적이고 엄밀한 방법임을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.299-308
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• 2009

실험을 시행하는 경우 모형과 수반하는 가정들이 가지고 있는 불확실성 때문에 하나의 목적만 가지고 실험을 수행하는 경우는 거의 없다. 문헌에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 3가지 방법이 존재한다. 최대-최소법, 복합실험법 그리고 제약실험법이 그것이다. 복합실험법과 제약실험법의 동격성이 Cook과 Wong(1994)의 논문에 의해 증명된 이래로 많은 수많은 제약실험법의 방법들이 제안되었지만 모두 복합실험법의 근사알고리즘에 기초하였다. 따라서 본 논문에서는 제약실험법하에서의 정확알고리즘을 제안하여 실제적인 실험환경하에서 도움을 주고자 하였다. 이러한 과정에서 본 논문에서는 다른 형태의 제약실험법의 형태를 제안하였으며 부산물로 비 타당성의 문제를 볼 수 있는 그림을 첨부하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.929-931
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• 2002

For design of On/Off type solenoid actuator, designer must have the experimental knowledge as well as general electromagnetic formulas to design object. It is possible for theoretical knowledge to do the out-line design, but it is impossible to optimal design without experimental knowledge which only can achieve through many repeated experiments. In addition, in present On/Off type solenoid actuator field, smaller, lightening, lower consumption power, high response time are effected as the most important design factor. So, experimental knowledge is more needed for optimal design of solenoid actuator. In this study, we developed a design program composed electromagnetic theories and experimental parameter values for inexperienced designers. And we proved the propriety of this program by experiments.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.93-102
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• 2015

D-최적 등을 위시한 최적실험은 비선형모형인 경우 추정을 하여야할 모수에 의존하는 문제점이 존재한다. 따라서 기본적으로 문헌에서는 모수추정을 위해서는 순차실험을 제안한다. 본 연구에서는 2단계 실험설계를 모수추정의 사례를 포함한 다양한 환경 하에서의 사용방법을 알아보았다. 본 연구에서 제안한 내용은 단계의 수나 구체적인 실험기준의 숫자에 상관없이 적용되는 범용적인 기준이다. 본 연구는 2단계 실험에서 3개 이상의 실험목적을 가지고 있는 경우 하이브리드(hybrid)방법을 제안하였다. 모든 실험은 근사실험설계의 형태로 논의되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권3호
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• pp.619-627
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• 2002

It is unpractical for the optimal design theory based on the given model and assumption to be applied to the real-world experimentation. Particularly, when the experimenter feels it necessary to consider multiple objectives in experimentation, its modified version of optimality criteria is indeed desired. The constrained optimal design is one of many methods developed in this context. But when the number of constraints exceeds two, there always exists a problem in specifying the lower limit for the efficiencies of the constraints because the “infeasible solution” issue arises very quickly. In this paper, we developed a sequential approach to tackle this problem assuming that all the constraints can be ranked in terms of importance. This approach has been applied to the polynomial regression model.